# Hadoop解压LZO文件
在Hadoop生态系统中，LZO是一种常见的压缩格式，它可以有效地减少数据的大小，提高存储和处理效率。然而，与其他压缩格式不同，Hadoop不支持直接读取和处理LZO压缩的文件，因此需要进行解压缩操作。本文将介绍如何在Hadoop中解压LZO文件，并提供相关的代码示例。
## LZO压缩格式
LZO是一种无损压缩格式，它具有高速压缩和解压缩的特点。LZO压缩格
原创
2023-08-20 06:46:54
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在hadoop中使用lzo的压缩算法可以减小数据的大小和数据的磁盘读写时间，不仅如此，lzo是基于block分块的，这样他就允许数据被分解成chunk，并行的被hadoop处理。这样的特点，就可以让lzo在hadoop上成为一种非常好用的压缩格式。lzo本身不是splitable的，所以当数据为text格式时，用lzo压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map。但是sequencefi
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2023-09-13 17:58:43
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一、下载、安装、编译lzo二、修改Hadoop配置三、安装、编译hadoop-lzo-master四、检测是否配置成功1、hive方法2、job日志方法五、参考链接 LZO（LZO是Lempel-Ziv-Oberhumer的缩写）是一种高压缩比和解压速度极快的编码，它的特点是解压缩速度非常快，无损压缩，压缩后的数据能准确还原，lzo是基于block分块的，允许数据被分解成chunk，能够被并行的
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2023-07-24 08:59:34
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# Hadoop解压LZO文件命令
## 引言
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。在Hadoop中，我们经常需要处理LZO格式的文件，因为LZO是一种高效的压缩算法，可以减小数据文件的大小，提高数据的传输和存储效率。本文将介绍如何使用Hadoop解压LZO文件的命令。
## LZO文件格式
LZO（Lempel-Ziv-Oberhumer）是一种基于字典的
原创
2023-08-17 17:45:29
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# 解压lzo文件的方法
在Hadoop中，lzo是一种常见的压缩格式，可以显著减小数据文件的大小，提高数据处理的效率。但是，要在Hadoop中对lzo文件进行解压并读取数据，需要进行一些额外的操作。
## 第一步：安装lzo支持
在Hadoop中解压lzo文件需要安装lzo相关的库和插件，以便Hadoop能够正确识别和处理lzo格式的文件。首先，需要在Hadoop集群的所有节点上安装lzo
原创
2024-05-20 04:27:04
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1.上传一个words.txt文件到HDFS中vim words.txt
输入i 进入插入模式
添加以下内容:
hadoop hive hive hadoop sqoop
sqoop kafka hadoop sqoop hive hive
hadoop hadoop hive sqoop kafka kafka
kafka hue kafka hbase hue hadoop hadoop h
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2023-09-01 09:57:07
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问题描述报错bug:
22/09/25 23:28:14 INFO GPLNativeCodeLoader: Loaded native gpl library
22/09/25 23:28:14 WARN LzoCompressor: java.lang.NoSuchFieldError: lzoCompressLevelFunc
22/09/25 23:28:14 ERROR LzoCod
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2023-08-28 08:23:29
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# Hadoop 开启 LZO 以优化数据处理
在大数据处理领域，Hadoop 是一个被广泛使用的生态系统，提供了分布式存储和处理能力。LZO（Lempel-Ziv-Oberhumer）是一种快速的无损压缩算法，特别适合用于 Hadoop。它能够显著提高数据存储的效率，并加快 MapReduce 任务的执行速度。本文将介绍如何在 Hadoop 中开启 LZO，并提供代码示例和类图。
## LZ
原创
2024-10-30 06:19:02
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概述本文会从一下几点介绍压缩也解压 1. 什么是压缩、解压？ 2. hadoop中的压缩 、解压格式有哪些？ 3. 有什么优缺点？ 4. 应用场景有哪些？ 5. 如何使用？ 6. LzoCodec和LzopCodec区别 7. Hive中的使用 大家可以带着上述几个问题来进行学习、思考。1 什么是压缩、解压用一句最直白的话概述，压缩就是通过某种技术（算法）把原始文件变下，相应的解压就是把压缩后的文
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2023-07-24 09:00:01
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一、Linux1.1 vi/vim1.1.1 一般模式语法功能描述yy复制光标当前一行y数字y复制一段（从第几行到第几行）p箭头移动到目的行粘贴u撤销上一步dd删除光标当前行d数字d删除光标（含）后多少行x删除一个字母，相当于delX删除一个字母，相当于Backspaceyw复制一个词dw删除一个词shift+^移动到行头shift+$移动到行尾1+shift+g移动到页头，数字shif
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2023-12-14 10:17:01
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# Hadoop 集成 LZO 的科普介绍
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。在处理大量数据时，数据压缩是提高存储和传输效率的关键手段之一。而 LZO（Lempel-Ziv-Oberhumer）是一种高效的压缩算法，非常适合 Hadoop 环境中的数据压缩。本文将介绍如何在 Hadoop 中集成 LZO，同时附上代码示例。
## 为什么选择 LZO？
LZO 的
原创
2024-10-16 05:41:36
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# 使用Spark SQL读取LZO压缩文件
LZO是一种广泛使用的压缩格式，特别是在大数据处理领域。LZO压缩的文件可以有效地减小数据的存储空间，提升读取速度。本文将介绍如何使用Spark SQL读取LZO压缩文件，提供相关代码示例，并解释背后的工作机制。
## 什么是LZO压缩？
LZO，即Lempel-Ziv-Oded Shmueli，是一种流式压缩算法，特别适用于大型数据集。相较于其
原创
2024-10-29 04:12:55
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文章目录Spark优化总结（四）——业务与架构设计1. 前言2. 需求：实时订阅监控系统3. 数据采集层、缓冲层、实时计算层的选择3.1 数据采集层3.2 缓冲层3.3 实时计算层3.4 目前的架构图4. 怎样将订阅消息推送到实时计算集群？4.1 分析4.2 为所有的用户名设计一个Topic？4.3 将订阅消息存到数据库？4.4 在计算节点开启Socket连接，Web服务发送订阅消息过来？4.5
# 如何实现Hadoop支持LZO压缩格式
## 概述
在Hadoop中，我们可以使用LZO压缩格式来提高数据处理效率。本文将向你展示如何让Hadoop支持LZO压缩格式。
## 流程
下面是实现Hadoop支持LZO的步骤：
```mermaid
graph TD;
A(下载LZO包) --> B(安装LZO包);
B --> C(配置Hadoop);
C -
原创
2024-04-29 05:26:58
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1 .打包 、解包：tar命令有tar包、zip包、gzip包打包：tar -zcvf 打包后的文件包名 要打包的目录解包：tar -zxvf 包名 [解压到的目录]，默认解压到包所在的目录选项说明：tar命令的选项-z 压缩-c 打包-x 解包-f 必须要-C 指定解包位置-v 输出信息打包示例：tar -cvf jpg.tar ./*.jpg //将当前目录里所有jpg
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2023-06-17 14:32:15
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大数据环境下，在HDFS文件系统中存储数据，对数据进行压缩是十分有必要的。压缩数据可以使集群能够存储更多数据，减少磁盘IO，加快任务处理速度。但是，在hadoop上使用压缩也有两个比较麻烦的地方：第一，有些压缩格式不能被分块，并行的处理，比如gzip。第二，另外的一些压缩格式虽然支持分块处理，但是解压缩
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2023-07-13 15:03:39
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前提在hadoop中使用lzo的压缩算法可以减小数据的大小和数据的磁盘读写时间，不仅如此，lzo是基于block分块的，这样他就允许数据被分解成chunk，并行的被hadoop处理。这样的特点，就可以让lzo在hadoop上成为一种非常好用的压缩格式。lzo本身不是splitable的，所以当数据为text格式时，用lzo压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map。但是sequence
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2023-11-20 00:04:11
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Hadoop经常用于处理大量的数据，如果期间的输出数据、中间数据能压缩存储，对系统的I/O性能会有提升。综合考虑压缩、解压速度、是否支持split，目前lzo是最好的选择。LZO（LZO是Lempel-Ziv-Oberhumer的缩写）是一种高压缩比和解压速度极快的编码，它的特点是解压缩速度非常快，无损压缩，压缩后的数据能准确还原，lzo是基于block分块的，允许数据被分解成chunk，能够被
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2024-01-16 18:07:34
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hadoop-lzo经过我上一篇博文的介绍，大家都知道在我们大数据开发的过程中，其实我们都会对数据进行压缩的，但不同的压缩方式会有不同的效果，今天我来介绍一下lzo这种hadoop原生并不支持的压缩方式的配置和使用，最后我们将跑一次基于lzo的压缩的文件的wordcount。hadoop支持lzo由于hadoop原生并不支持lzo，所以即使我们使用了编译版的hadoop好像也不能使用lzo这中压缩
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2023-11-03 19:23:16
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hadoop计算需要在hdfs文件系统上进行，因此每次计算之前必须把需要用到的文件(我们称为原始文件)都上传到hdfs上。文件上传到hdfs上通常有两种方法： a hadoop自带的dfs服务，put； b hadoop的API，Writer对象可以实现这一功能； 将a、b方案进行对比，如下：
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2024-08-20 08:42:35
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